數(shù)據(jù)需求與采集課件

第二講數(shù)據(jù)需求與采集公交數(shù)據(jù)采集的目的（回答以下這些問題?。?duì)于乘客：”最近的站點(diǎn)在哪里？””我應(yīng)該在什么時(shí)刻在站點(diǎn)等待？”對(duì)于公交企業(yè)：“線網(wǎng)﹑站點(diǎn)和樞紐應(yīng)該如何改善？”“怎樣改進(jìn)每一條線路？”“對(duì)于運(yùn)營最有效的時(shí)刻表是什么？”“怎樣減少車隊(duì)數(shù)目同時(shí)能夠保持現(xiàn)在的服務(wù)水平？”“怎樣縮減員工工資而又不影響服務(wù)？第二講數(shù)據(jù)需求與采集公交數(shù)據(jù)采集的目的（回答以下這些問題第二講數(shù)據(jù)需求與采集公交企業(yè)希望利用數(shù)據(jù)達(dá)到以下這些目標(biāo)：（a）改善服務(wù)和運(yùn)營；（b）通過更好地平衡供給和需求來提高運(yùn)力和效率；（c）通過更好地控制和快速反應(yīng)來增加可靠性以提高服務(wù)水平；第二講數(shù)據(jù)需求與采集公交企業(yè)希望利用數(shù)據(jù)達(dá)到以下這些目標(biāo)成功公交系統(tǒng)的三要素第二講數(shù)據(jù)需求與采集成功公交系統(tǒng)的三要素第二講數(shù)據(jù)需求與采集運(yùn)營數(shù)據(jù)采集中有五種相關(guān)的基礎(chǔ)方法：站點(diǎn)調(diào)查跟車調(diào)查空駛調(diào)查乘客調(diào)查公眾調(diào)查

第二講數(shù)據(jù)需求與采集運(yùn)營數(shù)據(jù)采集中有五種相關(guān)的基礎(chǔ)方法：第二講數(shù)據(jù)需求與采集1站點(diǎn)調(diào)查

站點(diǎn)調(diào)查通常是指核查員在某個(gè)公交站點(diǎn)進(jìn)行的觀測(cè)和統(tǒng)計(jì)。

選定的站點(diǎn)一般是最大客流斷面，在這一斷面，平均離開站點(diǎn)的公交車在所有路段中載客量最大。路段被定義為路徑中相鄰兩站點(diǎn)之間的道路。

對(duì)于經(jīng)過站點(diǎn)的每一輛車，站點(diǎn)調(diào)查通常包含載客量，到達(dá)和離開時(shí)間，以及確定車輛所屬的線路。第二講數(shù)據(jù)需求與采集1站點(diǎn)調(diào)查第二講數(shù)據(jù)需求與采集除了高峰站點(diǎn)外，其它的核查地點(diǎn)包括:多峰站點(diǎn)調(diào)查：適用于同時(shí)有多個(gè)高峰點(diǎn)的情況，同時(shí)也適用于長線和支線的情況。這里的支線是指在基本線路上的延伸線路。終點(diǎn)調(diào)查：適用于運(yùn)行時(shí)間測(cè)量并記錄售票數(shù)據(jù)。關(guān)鍵點(diǎn)調(diào)查：對(duì)于特定內(nèi)容的檢查十分有用，比如在主要換乘點(diǎn)觀測(cè)換乘時(shí)間和成功會(huì)車時(shí)間，或者在主要活動(dòng)中心觀察乘客在選擇競(jìng)爭(zhēng)模式中的行為，以及在新的居民區(qū)觀測(cè)乘客需求的變化等。數(shù)據(jù)采集—站點(diǎn)調(diào)查

除了高峰站點(diǎn)外，其它的核查地點(diǎn)包括:數(shù)據(jù)采集—站點(diǎn)調(diào)查

2跟車調(diào)查

跟車調(diào)查指由調(diào)查人員或是采用自動(dòng)化設(shè)備在整條線路上進(jìn)行的調(diào)查。內(nèi)容主要包含：統(tǒng)計(jì)上下車乘客數(shù)，通過這種方式能夠得到從每一站的上下車乘客數(shù)﹑在每個(gè)站點(diǎn)的到達(dá)和離開時(shí)間，以及特定項(xiàng)目的調(diào)查或測(cè)量（車輛運(yùn)行速度，票價(jià)類別，乘客性別和行李大小等），并登記售票數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

2跟車調(diào)查數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

數(shù)據(jù)采集—案例

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—智能踏板(APC)

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

智能踏板系統(tǒng)構(gòu)成處理板踏板手持?jǐn)?shù)據(jù)采集終端線束數(shù)據(jù)處理計(jì)算機(jī)自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—智能踏板(APC)數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—智能踏板(APC)

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

b下車踏板踩踏過程a上車踏板踩踏過程踏板的定向識(shí)別的原理自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—智能踏板(APC)數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—自動(dòng)車輛定位Automaticvehiclelocation（AVL）

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—自動(dòng)車輛定位Automaticve自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—自動(dòng)車輛定位（AVL）

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

車載設(shè)備

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—自動(dòng)車輛定位（AVL）數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

刷卡設(shè)備

自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

刷卡設(shè)備自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

車載收費(fèi)系統(tǒng)車載收費(fèi)系統(tǒng)車載收費(fèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集分中心公交IC卡系統(tǒng)管理中心公交IC卡數(shù)據(jù)中心公交IC卡數(shù)據(jù)采集流程自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

車載收費(fèi)系統(tǒng)自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡

數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

各數(shù)據(jù)的基本信息如下：1.公交IC卡基礎(chǔ)信息：IC卡卡號(hào)、卡類別、余額等。2.公交線路信息：線路號(hào)、站數(shù)、起點(diǎn)站、終點(diǎn)站、中間站點(diǎn)等。3.公交線網(wǎng)信息：線路分布，站點(diǎn)位置，站間距等4.IC卡記錄信息：IC卡卡號(hào)，線路號(hào)，刷卡日期，刷卡時(shí)刻，刷卡站點(diǎn)等自動(dòng)化的跟車調(diào)查技術(shù)—IC卡數(shù)據(jù)采集—跟車調(diào)查

各數(shù)據(jù)的基數(shù)據(jù)采集—調(diào)查數(shù)據(jù)

站點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)

跟車調(diào)查數(shù)據(jù)

乘客公里乘客小時(shí)數(shù)據(jù)采集—調(diào)查數(shù)據(jù)

站點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)

跟車調(diào)查數(shù)據(jù)

乘客公里乘3

空駛調(diào)查

空駛調(diào)查是指調(diào)查車輛在一條線路上的到達(dá)點(diǎn)和另一條線路的出發(fā)點(diǎn)之間的平均運(yùn)行時(shí)間。

空駛時(shí)間是由于跨路調(diào)度而產(chǎn)生的，它由運(yùn)行在兩條線路終點(diǎn)之間最短路徑上的公交車輛的行駛時(shí)間來確定。最短路徑則根據(jù)每天的不同時(shí)刻以及每周中的不同天而各不相同。數(shù)據(jù)采集—空駛調(diào)查

3空駛調(diào)查數(shù)據(jù)采集—空駛調(diào)查

4

乘客調(diào)查通常調(diào)查分為一般調(diào)查和特殊目的調(diào)查。一般調(diào)查：可以通過多種方式獲得信息，如O-D數(shù)據(jù)﹑出行模式和距離﹑出行目的﹑出行線路的選擇﹑支付的車費(fèi)﹑支付方式﹑每天的乘車頻率﹑以及社會(huì)地位和經(jīng)濟(jì)狀況等。特殊目的調(diào)查：旨在得到某種特定類型的信息，如O-D信息，對(duì)線路變化的選擇、換乘、限行、對(duì)可能變化的票價(jià)的態(tài)度、不同票價(jià)種類的比率等意見。數(shù)據(jù)采集—乘客調(diào)查

4乘客調(diào)查數(shù)據(jù)采集—乘客調(diào)查

5

公眾調(diào)查公眾調(diào)查是指對(duì)某個(gè)地區(qū)的家庭、商店或工作地來進(jìn)行調(diào)查。調(diào)查通常是以采訪為基礎(chǔ)，涉及使用和不使用公共交通的人群，目的是獲取公眾對(duì)公交線路變更（包括對(duì)家庭住址選擇的影響）、票價(jià)變更、以及交通和土地利用項(xiàng)目的態(tài)度和意見。對(duì)公交使用者和非公交使用者的采訪也可以解決很多關(guān)鍵問題，包括潛在的出行需求、市場(chǎng)劃分、市場(chǎng)機(jī)會(huì)和對(duì)新的公交舉措的建議等。數(shù)據(jù)采集—公眾調(diào)查

5公眾調(diào)查數(shù)據(jù)采集—公眾調(diào)查

數(shù)據(jù)采集方法、結(jié)果分析和服務(wù)因素?cái)?shù)據(jù)采集方法、結(jié)果分析和服務(wù)因素第二講數(shù)據(jù)需求與采集第二講數(shù)據(jù)需求與采集案例分析——利用北京公交IC卡數(shù)據(jù)挖掘公交客流規(guī)律第二講數(shù)據(jù)分析與處理案例分析——利用北京公交IC卡數(shù)據(jù)挖掘公交客流規(guī)律第二講公交客流數(shù)據(jù)分析、挖掘的內(nèi)容公交運(yùn)營調(diào)度應(yīng)用：

客流在時(shí)間，空間的不均衡性，短期客流預(yù)測(cè)等。公交管理應(yīng)用：

平均滿載率、總?cè)藬?shù)公里和總乘客數(shù)等。公交規(guī)劃建設(shè)應(yīng)用

客流OD分布分析、公交線網(wǎng)效益、公交直達(dá)率、平均滿載率，中長期客流預(yù)測(cè)等。公交客流數(shù)據(jù)分析、挖掘的內(nèi)容公交運(yùn)營調(diào)度應(yīng)用：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)變換第一階段基于Fish聚類的客流峰值區(qū)間劃分第一階段上車站點(diǎn)?？繒r(shí)刻下車站點(diǎn)下車時(shí)刻第二階段基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)刻站點(diǎn)上下車人數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果表達(dá)客流OD出行時(shí)間斷面客流等公交客流規(guī)律研究模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)選擇第一階段基于Fish聚第一階段上車站點(diǎn)第二階基于Fish聚類的客流峰值區(qū)間劃分1.定義類直徑2.定義誤差函數(shù)

基于Fish聚類的客流峰值區(qū)間劃分1.定義類直徑基于Fish聚類的客流峰值區(qū)間劃分3.求解最優(yōu)k分段4.確定劃分的峰值區(qū)間數(shù)根據(jù)類之間的誤差，以及從調(diào)度管理方便、適合的角度出發(fā)，確定合理的分段數(shù)，即為峰值區(qū)間的個(gè)數(shù)?；贔ish聚類的客流峰值區(qū)間劃分3.求解最優(yōu)k分段上車站點(diǎn)、?？繒r(shí)間判定上車站點(diǎn)、停靠時(shí)間判定下車站點(diǎn)和時(shí)刻判定根據(jù)兩次出行的關(guān)系判斷

起點(diǎn)站點(diǎn)4站點(diǎn)8站點(diǎn)12站點(diǎn)16終點(diǎn)出行信息明細(xì)表中的五個(gè)站點(diǎn)①②下車站點(diǎn)和時(shí)刻判定根據(jù)兩次出行的關(guān)系判斷起點(diǎn)站點(diǎn)4站點(diǎn)8站實(shí)例分析選取3條比較典型的公交線路進(jìn)行客流峰值劃分，分別為16路、26路和701路。16路線路距離短、車站少，701路線路距離長、車站多，26路線路距離和車站位于16路和701路之間。實(shí)例分析選取3條比較典型的公交線路進(jìn)行客流峰值劃分，分別為1線路與站點(diǎn)圖線路與站點(diǎn)圖客流峰值區(qū)間劃分與出行距離規(guī)律出行距離分布呈厄爾倫格K曲線！客流峰值區(qū)間劃分與出行距離規(guī)律出行距離分布呈厄爾倫格K曲線！數(shù)據(jù)分析與處理的方法1傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法與工具2新的數(shù)據(jù)建模、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等第二講數(shù)據(jù)分析與處理數(shù)據(jù)分析與處理的方法第二講數(shù)據(jù)分析與處理案例分析——利用北京公交GPS數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)車輛到站時(shí)間第二講數(shù)據(jù)分析與處理案例分析——利用北京公交GPS數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)車輛到站時(shí)間第二講研究背景公交到站時(shí)間是出行者最為關(guān)注的信息之一發(fā)布給出行者的公共交通實(shí)時(shí)信息匱乏乘客望眼欲穿，等待公交車。研究背景公交到站時(shí)間是出行者最為關(guān)注的信息之一研究意義研究意義研究的主要內(nèi)容非參數(shù)回歸模型BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于平均行駛和?？繒r(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型數(shù)據(jù)采集與處理公交車輛到站時(shí)間影響因素分析實(shí)證分析研究的主要內(nèi)容非參數(shù)回歸模型基于平均行駛和?？繒r(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型公交車輛到站時(shí)間組成要素

對(duì)于公交線路，假設(shè)其在走向上有個(gè)站點(diǎn)，則其在該走向第個(gè)站點(diǎn)的到站時(shí)間可表示為：公交車輛到站時(shí)間組成要素對(duì)于公交線路，假設(shè)其在公交車輛到站時(shí)間影響因素影響因素復(fù)雜系統(tǒng)建模的關(guān)鍵公交車輛到站時(shí)間影響因素影響因素復(fù)雜站點(diǎn)延誤程度定義一種理想狀態(tài)下的到站時(shí)間站點(diǎn)延誤程度定義一種理想狀態(tài)下的到站時(shí)間

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集文件格式數(shù)據(jù)采集文件格式數(shù)據(jù)插值處理30s間隔數(shù)據(jù)點(diǎn)每秒鐘的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)插值處理30s間隔數(shù)據(jù)點(diǎn)每秒鐘的數(shù)據(jù)點(diǎn)緩沖區(qū)分析示意圖到站時(shí)間點(diǎn)離站時(shí)間點(diǎn)MapMatching緩沖區(qū)分析示意圖到站時(shí)間點(diǎn)離站時(shí)間點(diǎn)MapMat調(diào)查時(shí)間：2010年3月24號(hào)下午15:38-17:05調(diào)查工具:秒表調(diào)查對(duì)象：北京公交16路車輛編號(hào)為47394和47383的公交車

數(shù)據(jù)校驗(yàn)計(jì)算停站時(shí)間偏長到站時(shí)間吻合程度好調(diào)查時(shí)間：2010年3月24號(hào)下午15:38-17:05數(shù)采用的計(jì)算模型非參數(shù)回歸模型BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于平均行駛和?？繒r(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型采用的計(jì)算模型非參數(shù)回歸模型基于平均行駛和?？繒r(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型基于平均行駛和停靠時(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型基于平均行駛和?？繒r(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非參數(shù)回歸模型非參數(shù)回歸模型樣本數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建匹配算法和近鄰機(jī)制K近鄰法和核近鄰法匹配算法和近鄰機(jī)制K近鄰法和核近鄰法預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)

預(yù)測(cè)算法設(shè)計(jì)實(shí)證分析實(shí)證分析實(shí)證分析數(shù)據(jù)采集時(shí)間范圍：2010-3-9至2010-5-7采集對(duì)象：北京公交16路的23輛GPS車輛有效車次數(shù)據(jù)：3369組標(biāo)定模型數(shù)據(jù)：3000組（上行方向1584組，下行方向1416組）

預(yù)測(cè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)：369組（上行方向177組，下行方向192組）以上行方向?yàn)槔ǘ锴f-西直門外）實(shí)證分析數(shù)據(jù)采集時(shí)間范圍：2010-3-9至2010-5-7實(shí)證分析實(shí)證分析到站時(shí)空?qǐng)D到站時(shí)空?qǐng)D到達(dá)末站概率分布

~到達(dá)末站概率分布~停站時(shí)空?qǐng)D停站時(shí)空?qǐng)D末站停靠時(shí)間概率分布末站?？繒r(shí)間概率分布延誤程度時(shí)空?qǐng)D延誤程度時(shí)空?qǐng)D末站延誤程度概率分布末站延誤程度概率分布預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)平均誤差（MRE）預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)平均誤差（MRE）站位模型6示